강화학습 알고리즘으로 추천 정확도 향상…담당자 업무 부담 낮추고 효율 높여
[데이터넷] 지능형 모니터링 솔루션 전문 기업 시야인사이트(대표 임형준)가 구축한 인사혁신처 ‘지능형 인재추천 시스템’이 화제다. 인공지능(AI) 기술을 활용해 담당자들의 업무 부담을 크게 낮췄을 뿐만 아니라 이를 통해 추천이 이뤄진 인재의 채택률도 크게 높아져, AI 기술을 도입해 성공한 대표적인 사례로 평가받고 있기 때문이다. 특히 강원도 원주에 위치한 중소기업이 일궈낸 성과이기에 더욱 주목을 받고 있다. <편집자>
인사혁신처는 우리나라의 중앙인사관장기관으로서 국가 인적자원관리의 효율성과 정부인사의 공정성을 높이기 위해 노력하고 있다. 특히 ‘국민의 나라, 정의로운 대한민국’ 실현을 위해 정부혁신과 연계한 통합적인 인사혁신, 사람존중 인사혁신을 지속적으로 추진해오고 있다.
인사혁신처의 주요 업무 중 하나는 정부기관 및 공공기관에 적합한 고위공직자를 추천하는 것이다. 이를 위해 약 20여 년 전부터 국가 인재 데이터베이스(DB)를 구축해왔으며 현재 고위공직자 출신, 교수, 각 분야 전문가 등 약 35만명의 인재 풀(Pool)을 보유하고 있다.
많은 인재를 보유하고 있다는 것은 좋은 일이지만, 막상 특정 직위에 적합한 후보를 골라 추천하는 것은 상당히 어려운 일이었다.
낮은 인사추천 품질 ‘문제’
그동안 인사혁신처는 부처·기관 직위에 적합한 인재를 찾고자 등록된 인재 DB에서 수작업으로 후보자를 찾아왔다. 예를 들어 해양수산부에서 빅데이터 전문 인재가 필요할 시 ‘빅데이터’라는 키워드에 해양 분야 종사 경험, 교수 등을 검색하는 방식이다. 그러나 여기에는 심각한 문제점들이 있었다.
첫 번째는 인재 DB에 포함되지 않은 전문성을 요청하는 사례가 늘어났다는 것이다. 앞서 예시로 들은 빅데이터 전문가조차 찾기 힘든 마당에 블록체인 전문가, 머신러닝 전문가 등 각 분야별 전문가를 필요로 하는 부처·기관들이 증가했다.
하지만 블록체인, 머신러닝과 같은 키워드가 매칭되지 않으면 검색을 하더라도 찾을 수 없는 것도 문제였다. 대신 블록체인과 연관되는 요소들을 알면 이를 키워드로 활용해 검색할 수 있지만, 업무 담당자들이 각 분야별 특성들을 모두 이해하고 있는 것은 아니었기에 적합한 인재 추천이 어려웠다.
두 번째는 어렵게 인재를 추려 추천했다 하더라도 막상 해당 부처·기관에서 후보자를 발탁하지 않는 경우가 많았다는 것이다. 즉 인사추천 품질이 떨어진다는 것인데, 그럴 수밖에 없는 것이 35만명이나 되는 인재 DB에서 각 부처·기관이 요청하는 내용들을 모두 반영하기에는 인사혁신처 담당자들의 업무량이 너무 과다했기 때문이다. 인재 검색에도 한계가 있었을뿐더러 후보자 검토도 면밀히 할 수 없었기에 일어난 결과였다.
이에 인사혁신처는 AI의 힘을 빌려 업무 담당자들의 부담을 낮추고 인재를 필요로 하는 부처·기관에 적합한 최적의 인재를 추천할 수 있는 시스템을 구축하기로 했다. 그 결과 등장한 것이 ‘지능형 인재추천 시스템’이다.
AI 기반 인재추천 시스템 구축
인사혁신처의 ‘지능형 인재추천 시스템’은 시야인사이트가 구축을 맡았다. 시야인사이트는 지능형 모니터링 솔루션 전문 기업으로 2015년 경기도에서 창업했지만, 2018년에 강원도 원주 혁신도시로 본사를 옮긴 이후 건강보험심사평가원, 국민건강보험공단, 도로교통공단, 대한적십자사 등 지역 내 다수 공공기관들의 사업을 수주하며 지역 소프트웨어 전문 기업으로 입지를 다져가고 있다.
사업의 핵심은 국가 인재 DB에 등록된 인재 정보의 전문 분야, 경력 정보, 직위, 연구 활동 등을 AI가 학습해 직위에 적합한 후보자들을 제공하는 체계를 마련하는 것이었다. 이를 위해 시야인사이트는 AI가 인재 DB 내 전문성 데이터를 군집화시켜 학습하고 분류할 수 있도록 강화학습 알고리즘을 채택했다.
임형준 대표는 “사람이 어떤 분야에 대한 지식이 부족해도 관련 서적을 읽으면 어느 정도 이해할 수 있게 되는 것처럼 AI가 인재 DB를 분석해 전문 분야, 전공, 논문 등 전부 매칭할 수 있도록 했다”고 설명했다.
이를 통해 분류 체계가 기존 31개에서 350개로 크게 확장됐으며, 인재추천 요구 사항에 최신 전문 분야가 등장하더라도 시스템이 자동으로 분류할 수 있게 됐다. 이전에는 단순히 ‘정보통신’으로만 분류됐던 항목도 ‘인공지능’, ‘정보보안’, ‘빅데이터’ 등으로 한층 세분화됐다.
또 연관어 분석을 통해 관련 분야 전문가들을 보다 확장해서 추천할 수 있게 됐다. 가령 ‘해킹’이라는 키워드가 입력되면 ‘정보보안’ 키워드로까지 확장해 검색이 이뤄지게끔 한 것이다.
뿐만 아니라 인재추천 결과의 이유를 알 수 있게끔 AI 추천도를 지수화시켰다. 어떤 직위에 A라는 인물이 추천됐을 때 A의 분야 적합도, 관련 논문 작성, 업무 경력 등을 %로 나타내 종합 점수로 표시할 수 있도록 한 것이다. 이는 ‘AI 블랙박스’를 방지하기 위한 대책이기도 하다.
추천 적합도가 낮은 결과에 대해서는 피드백을 통해 다시 학습시킴으로써 AI 추천의 정확성을 보다 높일 수 있도록 했다.
데이터 관리에도 만전
35만명에 이르는 DB를 수작업으로 관리하는 것은 상당히 어려운 일에 해당한다. 특히 우리나라 경쟁력 강화에 중요한 인재들의 정보를 담고 있는 만큼 안전하면서도 최신 데이터가 유지될 수 있도록 관리돼야만 한다.
이를 위해 시야인사이트는 지능형 인재추천 기능 외에도 정보 현행화와 인재 관리를 위한 방안도 함께 마련했다.
우선 DB가 최신 데이터를 유지할 수 있도록 인물 위주의 크롤러 시스템을 개발했다. 대학, 공공기관, 위원회 등의 크롤링을 한층 확대하고, 인물정보 현행화를 위한 검증 시간도 한층 단축시켰다.
여기에 OCR을 활용해 명함, 이력서 등의 문서를 모바일, PC로 스캔해 텍스트로 변경하고, RPA 기술을 활용해 인물정보가 자동으로 입력될 수 있도록 함으로써 업무 담당자 부담을 낮추고, 휴먼 에러도 줄일 수 있도록 했다.
아울러 인재 DB가 안전하게 관리될 수 있도록 개인정보 모니터링 체계를 구축, 인재 DB 사용자 정보를 기록·관리함으로써 개인정보 오남용을 사전에 방지했고, 개인정보를 보다 쉽게 관리할 수 있게 대시보드도 구축했다. 소명 관리, 사용자 권한·감사 기능 등도 적용했다.
최적 인재추천 가능해져
인사혁신처의 ‘지능형 인재추천 시스템’ 도입은 성공적이었다. AI의 보조로 담당자들의 업무 부담이 상당히 낮아졌으며, 담당자가 부처·기관에서 요구하는 전문성이 없어도 그에 맞는 인재추천이 가능해졌기 때문이다.
이제 담당자들은 인재 DB를 일일이 수작업으로 분류하는 대신 DB에 수록된 인재들의 인사검증에 더 많은 시간을 할애하게 됨으로써 인재추천이라는 본업에 보다 충실할 수 있게 됐다. 그로 인해 추려진 후보군 역시 기존 10여명에서 200여명 이상으로 늘어나 인재추천을 요구한 부처·기관들도 보다 많은 후보들을 검토할 수 있었고, 추천된 인재가 채택되는 비율도 한층 높아졌다.
임형준 대표는 “AI가 사회 전반에 화두로 떠오르면서 시장이 상당히 과열돼 있던 것이 사실이다. 그러나 AI에 대한 분명한 기대효과 없이 무작정 AI 사업을 추진하면 제대로 된 효과를 볼 수 없을 뿐만 아니라 중복투자도 발생할 수 있다”며 “인사혁신처의 ‘지능형 인재추천 시스템’이 성과를 낼 수 있었던 것은 기존 업무를 파악한 후 어떤 문제를 해결할 것인가에 대한 명확한 정의가 있었기에 가능했다. 이로써 기존 업무가 크게 변하지 않는 선에서 기대효과를 한층 높일 수 있었다”고 말했다.
지역 기관·기업 협력 모델 확대 기대
인사혁신처의 ‘지능형 인재추천 시스템’ 사업은 쟁쟁하던 기업들과의 경쟁에서 시야인사이트가 따낸 첫 번째 AI 사업이었다. 사업을 수행하며 배운 것들도 많았다. 무엇보다 인사혁신처의 AI 사업이 성공적으로 마무리됐다는 소문이 퍼지면서 다른 기관·기업들로부터 문의도 이어지고 있다는 후문이다. 일례로 한 공공기관에서는 1년에 한 번씩 1만명의 직원들이 부서이동을 하는데 이때 전문성, 업무 역량, 팀 목표에 따라 인재를 추천하고 배치해야 했기에 HR 담당자들의 업무 부담이 매우 높은 편이었다.
이에 시야인사이트는 인사혁신처 사업 경험을 제품으로 녹여내 ‘HR 인사이트’를 선보였으며, 다른 곳으로도 전파시켜 더 좋은 시스템으로 고도화하는 것을 새로운 목표로 삼았다.
임형준 대표는 “원주 혁신도시로 본사를 이전했을 당시에는 걱정이 많았지만, 막상 이전한 이후에는 강원도 기업으로서 우수 중소기업으로 선정되기도 했으며, 강원도내 혁신기관들의 수혜를 많이 받았다. 그랬기에 지금껏 외부 투자 없이 자생할 수 있었다”며 “지금껏 AI나 빅데이터 등 신기술들의 혜택은 IT 인프라가 잘 구축돼 있는 곳에 집중됐으나, 물이 낮은 곳으로 흘러가듯이 이러한 혜택들이 좀 더 낮은 곳으로 이어질 수 있도록 하려 한다”고 밝혔다.
그중 대표적인 것이 강원도소방본부와 함께 추진하는 ‘지능형 구급수요 예측 플랫폼’ 구축이다. 인사혁신처 사업이 DB를 활용한 추천이 목표였던 것과 달리 강원도소방본부와 추진하는 사업은 지난 10년간 소방관들이 출동했던 구급 데이터를 활용해 응급환자의 골든타임 확보 및 선제적 구급서비스 제공을 위한 예측 플랫폼을 구현하는 것이다.
강원도는 지역 면적이 서울의 70배에 달하며 산간 험지도 많지만, 소방본부 시설은 상대적으로 열악해 구급활동에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이에 지난 출동기록 등 내부 데이터와 날씨, 지역축제정보, 각종 질병 데이터 등 외부 데이터를 AI에게 학습시키고 분석한 이후, 사고발생 확률이 높을 것으로 예상되는 지역에는 순찰을 더욱 강화하는 등 사전 예방 효과를 얻는 것이 골자다.
임형준 대표는 “그동안 경험과 감에 의존해 수행했던 업무들을 데이터화하고 AI를 통해 분석함으로써 보다 체계적인 구급활동이 가능해질 것”이라며 “앞으로도 지역 대표 소프트웨어 기업으로서의 역할을 다할 수 있도록 노력하겠다”고 다짐했다.
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“취약계층 위한 빅데이터 시스템 설계할 터”
 Q. 인사혁신처 ‘지능형 인재추천 시스템’은 무엇인지 이에 AI의 힘을 빌려 업무 담당자들의 부담을 낮추고, 인재를 필요로 하는 부처·기관에 적합한 최적의 인재를 추천할 수 있는 시스템을 구현한 것이 ‘지능형 인재추천 시스템’이다. Q. 시스템이 성공할 수 있었던 이유는 또 연관어 분석을 통해 관련 분야 전문가들을 보다 확장해서 추천할 수 있게 했으며, 인재추천 결과의 이유를 알 수 있게끔 AI 추천도도 지수화했다. 뿐만 아니라 인재 DB가 안전하고 최신 데이터 상태로 유지될 수 있도록 크롤러 시스템을 적용하고 OCR·RPA 기술을 접목했으며, 개인정보 모니터링 체계도 구축했다. Q. 향후 사업 계획은 시야인사이트는 강원도 기업으로서 많은 혜택을 받았다. 우수 중소기업으로 선정되고 강원도내 혁신기관들의 사업을 수주하는 등 수혜를 얻으며 외부 투자 없이 자생할 수 있었다. 이에 물이 낮은 곳으로 흘러가듯이 IT 인프라가 잘 구축돼 있는 곳에서 누릴 수 있었던 AI, 빅데이터 등 신기술들의 혜택이 취약계층에게도 이어질 수 있도록 할 계획이다. 그중 대표적인 것이 강원도소방본부와 함께 추진하는 ‘지능형 구급수요 예측 플랫폼’ 구축이다. 강원도는 지역 면적이 서울의 70배에 달하며 산간 험지도 많지만, 소방본부 시설은 상대적으로 열악해 구급활동에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이에 지난 출동기록 등 내부 데이터와 날씨, 지역축제정보, 각종 질병 데이터 등 외부 데이터를 AI에게 학습시키고 분석한 이후, 사고발생 확률이 높을 것으로 예상되는 지역에는 순찰을 더욱 강화하는 등 사전 예방 효과를 얻는 것이 골자다. |
